第1关：能带曲线绘制一任务描述本关任务：使用matplotlib绘制图形。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：使用 matplotlib 绘制图形python 读取文件python 读取文件 python读取文件可以用以下函数实现：# 读文件，根据制表符'\t'将每行数据切分为列表再加入到列表中
def read_file(file):
"""
@参数 file：文件名，字符串
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2023-08-17 18:58:13
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# Python曲线提取
## 1. 引言
曲线提取是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以从图像或视频中提取出特定的曲线形状。曲线提取在很多应用中都有广泛的应用，比如图像分割、物体识别、运动分析等。本文将介绍使用Python进行曲线提取的方法，并提供相应的代码示例。
## 2. 图像处理库
在进行曲线提取之前，我们需要先引入一些常用的图像处理库，比如OpenCV和NumPy。OpenCV是一个
原创
2023-12-05 10:25:54
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本讲是一个综合实例，结合了数据分析和构建网站技术，提供用户通过浏览器上传文件，在服务端实现分析上传的数据，并生成动态统计表格，回传给用户端。其中用到表单上传文件、读取Excel数据表文件、统计图表、生成动态网页等技术。19.1 上传文件让用户上传文件，处理后再把结果返回给用户，是一个很常用的操作，比如用户上传一张相片，服务器端经过美颜或者换背景处理后显示在网页上；又如用户上传一个Excel数据表文
# Python提取曲线数据
## 概述
在科学研究和工程实践中，我们经常需要从实验或模拟中获得曲线数据，并进行进一步的分析和处理。Python是一个功能强大的编程语言，提供了许多库和工具，可以方便地从数据文件中提取曲线数据并进行分析。本文将介绍如何使用Python提取曲线数据的方法，并给出代码示例。
## 准备工作
在开始之前，我们需要先安装一些必要的Python库，包括`numpy`和
原创
2023-08-14 17:52:37
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# 骨架曲线提取：Python图像骨架提取算法实现指南
## 引言
图像骨架提取是一种重要的技术，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。骨架是图像中物体形状的简化表示，保留了形状的基本特征和拓扑结构。本文将指导你如何使用Python实施骨架提取算法，通过详细的步骤和代码示例，使你能够独立完成图像骨架提取的任务。
## 整体流程
下面表格展示了图像骨架提取的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
一、准备OpenCV 4.1.0 mingw 7.3 自编译版（Windows 10下Qt 5.12.3 mingw7.3.0 编译OpenCV 4.1.0 + 编译结果库文件_幽迷狂的博客）Qt 5.12.4二、前提公司给出题目提取下面图片中中间的部分，并绘出拟合曲线。三、开发3.1 灰度化图像代码：cv::Mat grayImage(Mat srcImage)
{
Mat grayIma
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2023-08-25 13:31:22
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把一个平面区域简化成图（
graph
）是一种重要的结构形状表示法。利用细化技术以得到区域的骨架是常用的方法。中轴变换（
medial axis transform,MAT
）是一种用来确定物体骨架的细化技术。具有边界
B
的区域
R
的
MAT
是如下确定的。对每个
R
中的点
P
，我们在
B
中搜寻与它最近的点。如果对
P
能找到多于一个这样的点（即有
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2023-07-29 17:45:21
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# 滞回曲线提取骨架曲线的 Python 实现全攻略
作为一名刚入行的小白，可能会对一些专业术语感到迷惑，今天我将带你一起走过“滞回曲线提取骨架曲线”的整个过程。下面我将详细讲解这一过程的步骤，以及具体的实现代码。
## 整体流程
在进行滞回曲线的骨架提取之前，我们需要明确整体流程。以下是实现的步骤和开发所需的详细说明。
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-19 08:24:23
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目录0.引言1.思路详解与分析2.MATLAB程序 0.引言 在读文献的时，经常遇到这样的情况：文章里提出的方法好有趣啊，好想拿文中用的数据来试试看看能不能得到相近的结果，可是文中只有根据原始数据绘制的曲线图，没有数据。如下图所示。 此时，如果能从文中把这幅图截取下来，输入到一个函数中去，最后能返回从图片中提取到的曲线的坐标数据，岂不美哉。这便是本文的工作。1.思路详解与分析1.1准备待提取
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2024-07-01 20:22:44
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本代码适用于从滞回曲线中提取骨架曲线数据，源自网络，经我略微更改后分享。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
本代码源自网络，我仅略微更改后分享。
%程序功能：1.生成并输出骨架曲线点至FrameCurve.txt，提取后需要对骨架曲线点按照位移值排序；
%默认格式：txt文件为两列
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2023-03-20 15:31:58
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这个概念和方法的引入是为了求解凸优化问题 海森矩阵：函数的二阶导数是海森矩阵，海森矩阵经常用于牛顿法优化方法中，牛顿法是一种迭代求解方法，有一阶和二阶方法，主要应用在两个方面：1、求方程的根，2、最优化方法。求解方程的根 当方程没有求根公式，或者求根公式很复杂而导致求解困难时，利用牛顿法可以迭代求解。牛顿法的原理是利用泰勒公式，在处展开且展 开到一阶， 整理上式可得到 由于以上用到的只是泰勒一阶展
OpenCV提供了多种方法来提取图像中的区域。其中，最常用的方法是使用cv2.rectangle函数绘制矩形框，然后使用切片操作提取矩形框内的像素。import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('path/to/image')
# 绘制矩形框
x, y, w, h = 100, 100, 200, 200
cv2.rectangle(img, (x, y), (x +
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2023-07-07 23:07:57
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一，传统方法1.1二值化后，用canny边缘提取，然后用霍夫变换获得直线为一般方法。比如在图片中车道线提取上的应用。1.2二值化后，用横向和竖向的细长的条去腐蚀膨胀可以得到横线和竖线，拼在一起就是完整的表格框架。比如图片中表格的提取。总结一开始我用传统的第一个方法，python代码实现后发现canny后是轮廓，一条横线和一条垂线有交点，交点处就变成镂空的十字架，导致线不连续。后来了解到
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2023-08-21 18:43:36
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写在前面本篇文章是opencv学习的第四篇文章，主要讲解了边缘及轮廓检测的主要操作，并对两种图像金字塔简单的介绍了一下，作为初学者，我尽己所能，但仍会存在疏漏的地方，希望各位看官不吝指正?写在中间一、Canny边缘检测（ 1 ）简单介绍Canny边缘检测是一种常用的图像处理算法，它能够在图像中快速准确地识别出物体的边缘。边缘检测算法步骤：首先使用高斯滤波器对原始图像进行滤波，用于去除图像中的噪声
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2024-06-18 16:30:28
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目前采用OCC来实现造型，需要保证成形的结果和CATIA的结果一致。因此，首先要分析CATIA中形成的曲线具有什么样的参数，才能用OCC来做出一样的参数曲线来。这一次先用B样条来测试。 1. 首先分析IGES的格式，查阅IGES的标准规范。 中国国家标准有对应的原始英文IGES标准的翻译版本：《GBT 14213-2008初始图形
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2024-05-21 06:49:21
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PS方面背景使用黑色，铅笔使用白色Houdini方面UE5方面
原创
2022-09-10 06:27:00
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在完成弹塑性时程分析之后，会得到大量的数据，如何在大量的数据中提取出有用的信息，并对结构进行性能评估成为了一个非常重要的课题。通常来讲我们会从整体结构和重点构件两个层面分别进行评估，其中结构层面的评估一般是通过顶点位移时程、最大层间位移角以及基底剪力时程等大指标确定；而构件层面则是通过转角、力以及应变等构件指标确定。本文主要介绍如何在ETABS中进行构件性能校核。1 可接受准则在ETABS中，构件
为了批量处理拟静力试验得到的滞回曲线，计算骨架曲线，延性系数，耗能等指标，开发了“滞回曲线处理器”软件，具体功能介绍如下，软件在文末获取。图1 软件主界面1. 软件功能（一）提取骨架曲线（骨架下降辨识方法：最外包优化、最外包、相切所有环）数值骨架曲线滞回环分解滞回曲线平滑滞回曲线代数化（二）延性分析（依据Park法、通用弯矩屈服法、能量等效法）峰值承载力峰值位移极限承载力极限位移等效屈服力、等效屈
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2024-07-18 23:11:20
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在ABAQUS中，一般是把X轴当做1轴，Y轴当做2轴，Z轴当做3轴；那么：S11就是X轴向的应力，正值为拉应力，负值为压应力;S22就是Y轴向的应力，正值为拉应力，负值为压应力;S33就是Z轴向的应力，正值为拉应力，负值为压应力;S12就是在YZ平面上，沿Y向的剪力; S13就是在YZ平面上，沿Z向的剪力; S23就是在XZ平面上，沿Z向的剪力;由于剪力的对称性：S12=S21， S13=S31，
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2024-02-09 08:15:34
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最近写了一个简单的python读取abaqus结果中的场输出数据，就在这里简单的讲一下整个流程。后续采用abaqus读取场输出结果应用也挺广泛。整个过程的流程图可以用下图来概括，因为不是计算机专业，考虑没那么细致，很多python函数也是即查即用，当然程序后续根据要求也可以不断更改。 下面就从这两个方面按照图片步骤讲解一下这个小程序：引入头文件 # -*- coding
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2023-11-23 23:21:49
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